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Enregistrement W3200729439 · doi:10.2196/30278

Acceptance, Use, and Barriers of Telemedicine in Transgender Health Care in Times of SARS-CoV-2: Nationwide Cross-sectional Survey

2021· article· en· W3200729439 sur OpenAlexvenueno aff
Stefan Hertling, Doreen Hertling, David Martín, Isabel Graul

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TelemedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakMedicineTransgenderHealth carePandemicEnvironmental healthFamily medicineVirologyPsychologyOutbreakPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global incidence in the treatment of transgender people is increasing. During the COVID-19 pandemic, many consultations had to be cancelled, postponed, or converted to a virtual format. Telemedicine in the management of transgender health care could support physicians. OBJECTIVE: The aim of this study was to analyze the acceptance, use, and barriers of telemedicine in transgender health care in times of SARS-CoV-2 in Germany. METHODS: This prospective cross-sectional study was based on a survey of gynecological endocrinologists and transgender patients undergoing gender-affirming hormone treatment in Germany during the COVID-19 pandemic. Descriptive statistics were calculated, and regression analyses were performed to show correlations. RESULTS: We analyzed responses of 269 transgender patients and 202 gynecological endocrinologists treating transgender patients. Most believed that telemedicine was useful. Physicians and patients rated their knowledge of telemedicine as unsatisfactory. The majority of respondents said they did not currently use telemedicine, although they would like to do so. Patients and physicians reported that their attitudes toward telemedicine had changed positively and that their use of telemedicine had increased due to COVID-19. The majority in both groups agreed on the implementation of virtual visits in the context of stable disease conditions. In the treatment phases, 74.3% (150/202) of the physicians said they would use telemedicine during follow-ups. Half of the physicians said they would choose tele-counseling as a specific approach to improving care (128/202, 63.4%). Obstacles to the introduction of telemedicine among physicians included the purchase of technical equipment (132/202, 65.3%), administration (124/202, 61.4%), and poor reimbursement (106/202, 52.5%). CONCLUSIONS: Telemedicine in transgender health care found limited use but high acceptance among doctors and patients alike. The absence of a structured framework is an obstacle for effective implementation. Training courses should be introduced to improve the limited knowledge of physicians in the use of telemedicine. More research in tele-endogynecology is needed. Future studies should include large-scale randomized controlled trials, economic analyses, and the exploration of user preferences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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